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fagos2008

 fagos2008

Leonardo Collado-Torres

December 04, 2008
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  1. Bacteriófagos: analizando su diversidad Leonardo Collado Torres Sur Herrera Paredes

    Licenciatura en Ciencias Genómicas, UNAM Cuernavaca, México 4 de Diciembre de 2008
  2. Índice l Introducción – Diversidad, problema, interés. l Uso de

    Codones l Análisis de clusters l Análisis de pares de fagos cercanos – Sensibilidad, sensitividad, red visual. l Lo que sigue…
  3. Diversidad l Son los organismos más abundantes en la Tierra.

    l Metagenomas virales: más huérfanos (ORFans) que en cualquier otro conjunto de secuencias. l Genomas mosaicos. l Su clasificación taxonómica es por morfología. Tsk tsk.
  4. Problema l No hay un elemento común entre fagos. ¡No

    hay equivalente al 16s ARNr! l ¿Y los genes de las cápsides? – Cápsides morfológicamente parecidas no son homólogas a nivel de amino ácidos. l ¿Tienen los fagos un origen monofilético? – Para hacer una clasificación filogenética la respuesta tendría que ser que sí. – Creemos que no es cierto.
  5. Interés l Hacer una clasificación ecológica de los fagos. l

    Representar sus interacciones con los hospederos. l Previamente: contenido proteico l Este semestre nos enfocamos en frecuencias y uso de codones.
  6. ¿Por qué uso de codones? l Un fago usa la

    maquinaria del hospedero para traducirse. l Complementación de tRNAs con el hospedero. l Hay cierta correlación entre: – nivel de expresión y uso de codones (bact). – nivel de expresión y genes esenciales (bact). l En bacterias, hay una relación entre la filogenia de estas y el uso de codones.
  7. ¿Cómo medir el uso de codones? l Métodos anteriores: –

    Una ji cuadrada dividida por la longitud del organismo. – CAI: depende de un grupo de secuencias nuclear. – SCCI (Carbone). – SCUO. l Desventajas – Te dan un valor de 0 a 1 para todo el organismo. – No puedes agrupar fagos con ellos. l Creamos y exploramos unos nuevos – Eliminamos errores en archivos Genome_Reviews.
  8. Nubes de frecuencias de codones l Por cada fago, relativizamos

    el promedio de las frecuencias de los 64 codones.
  9. … l Definimos “nubes” por fago – El centro es

    la media de cada codón: punto en 64 D. – El grosor de la nube es el promedio de las 64 desviaciones estándar. l Analizamos los pares de fagos que cayeron adentro de sus nubes. l Hicimos un clustering y analizamos los clusters resultantes.
  10. Uso de codones: binario l Eliminamos los codones de paro,

    W y M. l Por fago, relativizamos los valores por amino ácido. l Al máximo(s) por aa le dimos el valor de 1, al resto 0. l No pudimos definir un grosor de la nube por fago, pero usamos uno general.
  11. Sensibilidad y sensitividad: frec. codones SDnum sameHost diffHost NA 0.5

    160 1 8 1 511 12 103 1.5 987 55 500 2 1404 190 628 2.5 1739 724 939 3 2139 1773 1441
  12. Sensib. y sensit. con método binario DIST sameHost diffHost NA

    0 700 172 438 1 700 172 438 2 1640 877 1434 3 1640 878 1434 4 2385 2743 2934 5 2397 2758 2959 6 3061 5845 4716 7 3063 5877 4752 8 3633 9779 6909 9 3637 9820 6941 10 3994 13949 9161 11 3995 13975 9169 12 4385 17978 12007 13 4386 18011 12016 14 5014 22440 15690 15 5014 22465 15699 16 5740 29018 20868 17 5742 29064 20887 18 6406 35773 26950 19 6410 35825 26981 20 6900 41688 32162
  13. Lo que sigue… l Usar los métodos a nivel de

    secuencias. – Hay que definir secuencias “no informativas” y filtrarlas. l Ver si eliminamos codones “no informativos”. l Checar la taxonomía** de los fagos en los grupos. l Hacer “nubes” irregulares en vez de las nubes esféricas.
  14. Otras cosas l Explorar frecuencias de bi, tri, … amino

    ácidos en fagos y demás organismos. – ¿Hay una firma para los fagos? l Probar predicciones experimentalmente – Para aprender y probar rangos de infección de fagos (predicciones).